美陸軍網絡部隊的技能和能力在其成立后的十年里得到了增長。本文重點介紹了美陸軍網絡任務部隊部分所需的結構性變化，這些變化將使其繼續增長和成熟，因為陸軍過去的組織和結構性決定對當前和未來的效率和效力帶來了挑戰。對當前形勢的評估強調了軍事領導層必須解決的領域，以使陸軍的網絡部隊繼續發展以滿足多領域行動的需要。

訓練和裝備一支能夠在新領域開展行動的新軍事力量是一個反復的過程。美國上一次開始這樣的工作是在二十世紀初，航空部隊的誕生和空域的出現。戰術、部隊結構和利用新能力的戰略是在建立軍事航空后發展起來的，但由于當時缺乏危機感而被界定和限制。第二次世界大戰迫使空軍迅速成熟，并導致了美國陸軍航空隊的建立，這是一支為應對空域挑戰而設計的有凝聚力的戰斗部隊。像陸軍航空隊一樣，陸軍的網絡部隊正在達到成熟，擁有切實的能力和對對手的作戰經驗，并將受益于評估先前的組織和人事決定的影響，為多領域行動做準備。

對軍事網絡的重大和復雜的入侵為美國網絡司令部（USCYBERCOM）的成立提供了動力，并使網絡空間與空中、海上、陸地和太空一起成為作戰領域。美陸軍和國防部（DoD）已經在建立該領域的能力方面取得了重大進展。 從部隊結構的角度來看，主要的亮點包括：

• 在2010年建立美國陸軍網絡司令部（ARCYBER）。

• 通過在2011年創建第780軍事情報旅（網絡）來組建一支進攻性網絡部隊。

• 在2014年創建網絡保護旅（CPB），以容納防御性部隊。

• 在2019年建立第915網絡空間戰營（CWB），以滿足戰術網絡空間電磁活動的要求，以及所有網絡任務部隊（CMF）小組；以及

• 在2018年實現全面作戰能力。

在人事方面，陸軍在2014年成立了網絡部，并在2018年整合了電子戰。最近，陸軍正式確定了網絡空間能力發展官員/準尉軍事職業專業（MOSs），以提供設計和創建特定網絡空間能力的有機能力。

從理論到培訓再到組織，該部門和網絡單位不得不確定需求，進行試驗，并制定解決方案，以滿足不斷變化的網絡空間行動的需求。在這篇文章中，我們研究了與兩個最初的部隊結構決定相關的挑戰，并提供了克服這些挑戰的考慮。

首先，當陸軍創建其網絡部隊時，進攻性和防御性網絡行動被隔離在兩個不同的獨立旅內。歷史上的分界繼續存在，并帶來了意想不到的后果。盡管創建了一個新的分支和軍事職業專業，但將進攻性網絡行動（OCO）和防御性網絡行動（DCO）分開的組織決定對人員和資源產生了負面影響。

其次，這些單位有復雜的指揮系統，有獨立的行政控制（ADCON）和作戰控制（OPCON）關系。目前，網絡小組的作戰指揮與小組的行政和領導不一致，包括人員評級、財產問責、統一軍事司法法典的權力和指揮本身（例如，連長跟蹤網絡小組的訓練和醫療準備，而小組負責人負責日常運作）。這些復雜的問題造成了混亂和驚愕，并阻礙了統一的努力。

雖然這些組織決定是經過深思熟慮的，也是出于行動的需要，但它們阻礙了陸軍網絡部隊內部的統一行動，造成了組織和行動上的損失。整個聯合網絡社區正在進行反省。隨著所有的CMF團隊最近實現了充分的操作能力，美國網絡司令部正在評估其目前的規模，并要求陸軍和空軍派遣更多的團隊。 為了給網絡空間帶來更統一的方法，空軍通過重新指定和重新分配第67網絡空間聯隊下的幾個單位來重新調整其內部組件的結構和組成。 現在是重新審視陸軍內部結構以更好地支持網絡空間行動的理想時機。如果陸軍忽視了過去因需要而做出的決定的影響，而不重新評估其有效性，那將是一種失職。本文認為，美陸軍必須在網絡部門內部推動更大的團結，使該組織作為一支有效的網絡空間戰斗力量繼續前進。

本報告著重于2025年混合部隊的任務工程過程。來自OPNAV N9I的最新任務強調了關注使用成本保守的無人系統的必要性。具體來說，重點放在近鄰的競爭對手大國以及在南海的反介入/區域拒止（A2/AD）情況下可能出現的問題。海軍水面作戰中心的任務工程方法被用來確定擬議的替代艦隊架構的具體事件，然后使用作戰模擬和優化模型進行分析。對目前的無人系統，特別是那些正在開發的高技術準備水平無人系統的性能特征和成本的研究進行了匯編。提議的無人系統架構是作為A2/AD問題的解決方案而開發的。然后，無人系統架構通過優化模型運行，以最大限度地提高系統性能，同時最小化成本。然后，架構優化的結果被輸入到建模和仿真中。然后比較每個架構的整體有效性，以找到最有效的解決方案。對結果進行了分析，以顯示預期的任務有效性和利用擬議解決方案的無人架構的擬議成本。最有效的架構包括搜索、反蜂群、運送和攻擊系統。

執行總結

A 引言

系統工程分析31組由美海軍作戰司令部戰爭整合處（OPNAV N9I）負責確定一個解決方案，以彌補與大國在2025年的預期能力差距（Boensel 2021）。該解決方案系統必須具有成本效益并能在2025年之前交付。SEA團隊利用任務工程過程來確定候選的未來艦隊架構來解決問題（工程副主任辦公室2020）。

B 問題陳述

到2025年，如何才能有效地對抗近鄰對手的反介入和區域拒止能力？

C 能力需求

以具有成本效益的方式調整目前的能力，并創建一個未來的架構，以加強美國海軍的作戰能力，包括存在、欺騙、ISR以及在反介入和區域拒止環境中的防御和進攻能力。

D 任務描述

利用任務工程流程，總體情景被設定在2025年的南海。大國已執行了其九段線的領土要求，并建立了一個反介入/區域拒止（A2/AD）區。大國不斷擴大的艦隊、對人造島嶼的使用、遠距離ASCMs以及對無人系統的擴大使用使美國的水面作戰艦艇處于高風險之中。總體任務是美國海軍DDG通過提高其殺傷力和生存能力，在A2/AD區域內進行FONOPS。在整個方案中，有三個小場景被開發出來。OTH ISR、目標選擇和交戰，威脅無人機蜂群，以及提供目標選擇的威脅無人機ISR資產。

E 任務衡量

衡量任務成功與否的總體標準是美國海軍部隊在近乎同行的反介入區域拒止環境中的作戰能力。有助于衡量成功的有效性的措施是DDG的生存能力和殺傷力的提高程度與解決方案系統的成本相結合。

F 分析設計

為了分析擬議的系統解決方案（SoS）是否能達到既定的成功標準，設計了一個價值體系。利用通用的海軍任務列表，項目組確定了擬議的系統解決方案需要完成的三個二級任務，以完成任務（海軍部，2008）。

對三個選定任務下的后續任務進行了評估，以確定擬議系統需要完成的具體功能。通過這次審查，確定了候選無人系統需要完成的四項高級功能。這些功能是交付、搜索、通信中繼和打擊。為每項功能選擇了性能措施，以用于多屬性價值分析。

多屬性價值分析被用來比較完成四個功能中一個或多個功能的候選系統。一個系統的價值是根據每個性能指標對完成一個特定功能的重要性，給每個性能指標分配一個權重而得出的。權重從1到5不等，其中5表示最重要的MOP。計算MOP和權重的乘積，并將每個乘積相加，以獲得系統的價值。

為了確定可行的候選系統，項目組成員各自研究了一個不同的無人系統，并收集了每個候選系統的性能衡量標準。如果一個特定的無人系統的MOP值不知道，則推斷其值與一個類似的系統相同。如果不存在這樣的類似系統，則使用啟發式方法估計該值。對于每項功能，至少有一個系統符合技術成熟度，可考慮用于2025年的混合部隊。

F.1 建議的系統簇

為了實現所有四個功能，候選系統的組合被排列組合成16個系統簇。每個備選方案的系統價值和成本都被計算出來。系統價值的計算方法是將每個備選方案中的每個系統的價值相加。

F.2 優化

為了產生用于比較的替代方案，該團隊使用整數線性規劃生成了架構。這是用Pyomo的優化功能完成的。線性規劃被創建、約束以更好地表示現實，并被解決以生成分別針對性能、預算和替代合約選項進行優化的替代架構。

F.3 使用炮擊作戰模型計算MOE

現代導彈戰可以使用炮擊作戰模型進行評估。這個模型被用來計算每個小場景中的每個SoS備選方案的有效性。結果顯示了超視距ISR平臺的重要性，一個獨立的武器系統來對付敵人的無人機，目前IAMD作戰系統的有限防御能力，以及超視距搜索和瞄準能力。

F.4 基于電子表格的戰斗模擬

“大國”和美國都擁有深入的綜合空中和導彈防御。為了證明這種互動，在微軟Excel中使用反二項式函數對不同的交戰進行了建模。每一個擬議的艦隊架構都被輸入到三個小插曲的戰斗模擬中。為了獲得隨機的結果，試驗的數量被設定為300次，每個概率都有一個可能的值范圍。該模型中的自變量可分為防御性或進攻性變量。防御性變量是每個單位的綜合防空和導彈防御武器的殺傷數量和殺傷概率。PLAN的進攻性變量是YJ-18 ASCM和Harpy無人機的命中數。美國海軍的進攻性變量是海上攻擊戰斧、ASCM和特定攻擊無人機的進攻性命中數量。

模擬的結果顯示了擊中敵方水面平臺或美國海軍水面部隊的數量。通過比較建議的系統與基線的命中率，可以得出變化的百分比。在我們的分析中，進攻和防御的有效性被平均加權，允許將進攻和防御百分比變化的高值相加，以計算出高低變化的總百分比。

F.5 使用基于智能體的建模和仿真進行模型驗證

基于智能體的建模和仿真（ABMS）被用來驗證每個設想的系統架構與所需的MOE。ABMS旨在通過對智能體之間的相互作用進行建模，來捕捉戰爭交戰的隨機性，但又很復雜。進行了蒙特卡洛分析，以收集每個系統性能的個體層面的數據。隨后的統計分析提供了一個途徑，以確定和量化每個擬議的系統架構所實現的改進。為此目的，指揮部：現代行動（CMO），是一個跨領域的現代兵棋推演計算機軟件，旨在模擬戰術到作戰水平的行動，被用作仿真引擎。CMO模擬的是基于規則的智能體，它們相互之間以及與環境之間的互動，包括感興趣的場景中的武器系統（Coyote, YJ-18, Chaff）和平臺（例如PLAN DDG, Luyang）。與多屬性價值分析方法相比，CMO允許對定量的系統MOP進行建模，并在模擬結果中觀察其相對差異。

G 電子表格作戰模擬結果

電子表格戰斗模型模擬的第一個結果是解放軍DDG在三個不同的迭代中對美國海軍DDG的命中率，即只用YJ-18攻擊，只用哈比攻擊，以及YJ-18和哈比同時攻擊。同時使用YJ-18和Harpy的命中率被作為防御性MOE的基線值。接下來，兩種不同的防御性無人機系統被分別加入到作戰模型中。對只有哈比的攻擊和YJ-18與哈比的同時攻擊進行了重復模擬。每個系統的防御性百分比變化是用前面描述的公式計算的。

接下來的結果是美國海軍DDG在三次不同的迭代中擊中PLAN DDG的次數。模擬了僅用MST攻擊、僅用ASUW無人機攻擊以及MST和ASUW同時攻擊的結果。只用MST攻擊的命中率作為進攻性MOE的基線值。接下來，七個不同的運載系統被分別加入到作戰模型中。對僅有ASUW無人機攻擊和同時進行的MST和ASUW無人機攻擊進行了重復模擬。每個投送系統的進攻百分比變化被計算出來。

將同等權重的進攻和防守百分比變化相加，計算出高和低的總變化百分比。根據該模型，期望值是這樣的：在0.95的置信度下，增加SoS將使水面部隊的有效性增加一個介于高值和低值之間的百分比。

H. 基于智能體的建模和仿真結果

總的來說，從ABMS觀察到的性能與從電子表格模型觀察到的性能MOE相關。在所有提議的架構中，都觀察到了防御和進攻MOE的明顯改善。這是預料之中的，因為在DDG上增加任何防御性武器系統應該減少艦隊DDG的直接命中數量。同樣，增加一個具有增強OTH感知能力的進攻性武器系統會增加對目標直接作用的武器數量。

對防御性和進攻性MOE與每一方所消耗的平均武器數量的比率的進一步分析顯示，由于美國海軍DDG上增加了反群武器系統，防御性MOE得到了改善。這種增加被證明是對所有架構的一種有效的廣泛改進。三種提議的架構之間最明顯的差異來自于進攻性MOE（%），其中性能系統優于其他架構。與發射的武器總數相比，預計一個性能更好的系統會向目標發射更少的武器，同時造成更多的命中。

I 結論

這項工作證明了低成本的無人駕駛威脅系統給傳統水面戰艦帶來的危險，這些系統可以在幾乎沒有警告的情況下進行協調和攻擊，并為船員提供很少的反應時間。為了避免強制增加對峙距離以提高生存能力，有必要使用增程傳感器系統和反無人機系統來彌補預期的能力差距并提供進入被拒絕區域的機會。為了使這些系統可行和安全，高帶寬的通信系統將是必需的。

為了滿足這些需求，建議的解決方案系統利用Dive-LD來運送Coyote無人機平臺。搜索和通信中繼將由兩個VBAT無人機平臺提供。這種平臺組合為每一美元的系統成本提供了最高的進攻和防御能力的提高。叢林狼 "無人機也將作為一個蜂群來防御威脅性無人機群和威脅性無人機ISR資產。增加解決方案系統的采購將提高艦隊的生存能力和殺傷力，并允許在其他艦隊優先領域進行額外投資。

建議通過為無人機平臺配備額外的無源傳感器來改進該系統，以利用電磁頻譜的所有部分，從而提高在所有天氣和戰斗條件下探測敵方威脅的能力。此外，擬議的解決方案系統可以擴展到許多其他領域和任務區，如港口防御和反對出口。

美國軍隊繼續在日益復雜的安全環境中作戰，不能再期望在每個領域都有無爭議的或主導性的優勢。由特種作戰部隊（SOF）操作的飛機需要改進防御能力，以支持在非許可環境下的任務。將自動化和人機協作納入現有的防御能力，可以減少威脅的反應時間，提高有人和無人飛機配置的防御機動的有效性。這篇論文研究了作為威脅反應一部分的飛機機動的價值，以確定人類干預對時間和準確性產生負面影響的情況。它還考慮了復制Merlin實驗室的飛行自動化方法和將能夠進行防御性機動的機器訓練系統納入現有飛機的機會。分析表明，飛機的機動性對于有效的威脅反應至關重要，自動選擇操作者的行動可以提高對某些地對空威脅的生存能力。這篇論文建議重新關注特種部隊飛機的防御能力，并贊同將機載自主系統整合到傳統的載人平臺上，以提高防御性威脅反應。它還主張繼續研究在SOF任務中使用可選的載人飛機，以完善其操作效用，并在各種任務平臺上擴大能力。

美國軍隊繼續在日益復雜的安全環境中運作，不能再期望在每個領域都有無爭議的或主導性的優勢。由于地對空威脅已經擴散到在世界各地活動的敵對行為者，未來的作戰環境將以有爭議的空域為特征，這將對有人和無人駕駛飛機的操作構成挑戰。由特種作戰部隊（SOF）操作的飛機需要改進防御能力，以便在這些有爭議的地區進行機動，同時支持傳統SOF任務。這篇論文研究了商業能力的進步，以減少威脅的反應時間，提高有人和無人駕駛飛機配置的防御性機動的有效性。

通過與位于波士頓的飛行自動化初創公司Merlin實驗室合作，本分析探討了防御性機動的潛在自動化。飛機機動是對威脅作出有效反應的一個關鍵方面，自動選擇操作者的行動可以提高對某些地對空威脅的生存能力。通過確定AC-130J威脅反應中人為干預影響飛機操縱時機和準確性的步驟，這項分析揭示了復制梅林實驗室的飛行自動化方法和將能夠執行防御性操縱的機器訓練系統納入現有飛機的機會。

在威脅反應過程中確定的關鍵步驟包括威脅指示、威脅作戰識別和威脅反應配對。目前，機組人員手動執行這些步驟來完成防御性威脅機動。然而，這些步驟中的每一個都可以從自動化和人機協作中受益，通過三種明顯的方式提高整體性能。首先，生成簡化的視覺和聽覺威脅指示，確保及時通知威脅的存在。其次，自動識別過程以準確識別威脅的變體，減少了反應時間和人類識別錯誤的可能性。最后，將威脅識別與適當的飛機反應同步配對，減少了不必要的延誤，并提高了威脅操縱的準確性。

這篇論文建議重新關注SOF飛機的防御能力，并贊同將機載自主系統整合到傳統的載人平臺上，以改善防御性威脅反應。將人機協作和自主能力納入飛機防御系統，可以使防御機動性能優于傳統系統，并允許在更廣泛的環境中作戰。除了改善防御性機動，梅林實驗室的自動飛行甲板在各種不同的飛機和任務中提供了潛在的用途。繼續研究應該調查在SOF任務中使用可選擇的載人飛機，以完善其操作效用，并在各種任務平臺上擴大能力。最后，在整個特種部隊中采用梅林系統將顛覆既定的操作慣例，需要個人和組織行為的改變。為了緩解過渡期并提高采用率，AFSOC應采取步驟，盡量減少利益相關者的行為變化，同時最大限度地提高系統的操作效益。培養對人工智能、機器學習和自動化的理解，將使這些行為者為軍事技術的快速變化和戰爭特征的變化做好準備。

圖 9. AC-130 防御性威脅反應圖。

在談論網絡系統時，研究人員和決策者都廣泛使用 "可防御性（defensibility）"一詞，但沒有一個普遍的定義，也沒有觀察和衡量它的方法。本研究探討了在防御性網絡戰背景下如何定義可防御性，哪些關鍵因素構成了可防御性，以及如何衡量這些因素。為此，首先研究了學說和研究，為可防御性建立了一個意義框架。其次，該研究提出了防御者在防御性網絡戰中需要具備的七種基本能力，以及一套影響這些能力的系統屬性。最后，提出了一套對這些屬性的測量方法，以使可防御性得到觀察和測量。這項研究的結果是對防御性網絡戰背景下的防御性的定義，構成其防御性的系統屬性列表，以及對這些屬性的一套相關測量。利用這些，可以分析一個系統的可防御性，以表明防御者在系統中進行操作時可能有哪些限制，以及系統需要改進的地方。這項工作是將可防御性建設成一個有用的工具的第一步，它強調了在系統中進行動態防御行動的防御者的需求，而不是實施靜態措施以提高網絡安全的行為者的需求。

引言

根據美國陸軍理論，成功的防御行動的特點是 "破壞、靈活、機動、大規模和集中、深度作戰、準備和安全"（Department of the Army, 2019a, p. 4-1）。這些原則也可以適用于防御性網絡行動，但其在實踐中的應用還沒有得到廣泛研究。在討論信息技術（IT）系統和網絡能力時，可防御系統和可防御網絡這兩個術語經常被高級管理層用作戰略目標或要求（Cyber Operations，2015；Gorminsky，2014；Shachtman，2012；U.S. Strategic Command，2015；King & Gallagher，2020）。一個系統的可防御性通常包括的部分是與網絡安全領域相關的靜態措施，這個領域獲得了大量的研究。然而，第二部分則不太發達，是由與戰斗空間的準備有關的因素組成的，以實現或支持一個積極的網絡防御者。

本文作者作為一名網絡防御者已經度過了7年，在這期間，作者參與了與技術人員、系統利益相關者和高級管理層關于網絡防御性要求的一系列討論，在這些討論中，理論和研究都明顯缺乏對該術語的明確操作定義。只關注根據網絡安全的原則使系統安全，可能不利于成功利用網絡防御者的能力。流量加密是一個例子，它可以增加系統的安全性，同時也使防御者更難。在這個例子中，如果不采取措施讓防御者以可控的方式破解加密，他們檢查和修改網絡流量的能力就會受到限制，降低了他們的操作效率，使系統更難防御。

建立一個普遍的網絡可防御性定義，并將其操作化，以確定在藍色網絡空間開展行動時，哪些系統特征和相關變量對主動防御者有價值，這對于給防御者和系統利益相關者一個更好的機會來共同完成可防御的系統，從而提高防御行動的有效性并降低風險是非常重要的。例如，當被賦予防御系統的任務時，防御者可以使用這個定義來評估該系統在那里可能采用的能力，并將此傳達給利益相關者和決策者。如果系統的任何屬性阻礙了防御者的能力，這些都可以被指出并傳達。

A 問題與目的

問題是，在防御性網絡行動的背景下，網絡可防御性一詞定義不清，特別是在描述可防御的網絡或系統的特征時。這個詞經常在戰略層面上被用來表示意圖，但網絡防御者對指定系統的要求是什么的知識主要是默示的。此外，網絡防御者本身也缺乏一個共同和既定的詞匯來溝通和衡量這些要求。

這是一個問題，因為如果沒有明確的定義，可防御性就成了網絡安全的同義詞，這最終會阻礙積極網絡防御的全部潛力的實現。如果沒有一個公認的通用詞匯來表達進行防御行動所需的能力，就有可能在防御者在理想條件下的能力與特定指定系統中可能實現的能力之間出現差距。這可能會導致系統無法得到充分的防御，領導層和利益相關者對網絡和系統的狀況產生誤解，以及網絡防御者的利用不足和挫敗感。

本研究的目的是開發一個框架，用于分析和測量網絡領域的系統防御性。這包括定義和操作關鍵因素，因為它們適用于為主動防御者準備戰斗空間。

B 影響

這項研究的主要好處是，它將為網絡防御性提供一個共同的定義，使領導層、網絡防御者和系統利益相關者之間能夠更好地溝通。隨著關鍵能力的操作化，它也提供了一個可觀察變量的框架，在評估網絡或溝通優先級時開始衡量防御性。

這項研究的其他好處包括：促進對網絡防御者的能力和他們在特定的指定系統中實際能夠實現的能力之間存在的差距的理解；創建一個標準的詞匯，以改善網絡防御者和IT系統利益相關者之間的溝通；給網絡防御者提供一個模型，以便在評估系統和向決策者報告防御狀態時使用；為決策者提供防御性的不同方面和因素的明確操作化定義，使其能夠更清晰地與系統利益相關者溝通意圖和優先事項。

C 研究的問題

• 如何在防御性網絡行動的背景下定義網絡防御性？

• 在一個分析框架內，哪些關鍵因素和相關變量構成了防御性網絡行動背景下的系統防御性？

D 定義

網絡空間："信息環境中的一個全球領域，由信息技術基礎設施和駐地數據的相互依賴的網絡組成，包括互聯網、電信網絡、計算機系統以及嵌入式處理器和控制器"（參謀長聯席會議，2021年，第55頁）。

藍色網絡空間："網絡空間中由美國、其任務伙伴保護的區域，以及國防部可能被命令保護的其他區域"（Joint Chiefs of Staff, 2018a, p. I-4）。請注意，雖然本研究是基于美國的理論和定義，但目的是為了讓更多人能夠使用該定義。在本研究中，藍色網絡空間將被用來表示要防御的整個空間，主要是在討論一般概念和廣泛能力時。指定系統將被用來討論藍色網絡空間中的單個系統，在特定情況下要進行防御。

美國國防部（DOD）參謀長聯席會議（2018a）在聯合出版物3-12：網絡空間行動（JP 3-12）中定義了不同類型的網絡任務和活動，這將被用來為本研究提供行動背景。防御性網絡空間行動（DCO），分為內部防御措施（DCO-IDM）和響應行動（DCO-RA）（參謀長聯席會議，2018a）。本論文的重點是DCO-IDM，它被定義為 "授權的防御行動發生在被防御的網絡或網絡空間的一部分 "的任務（Joint Chiefs of Staff, 2018a, p. II-4）。在JP 3-12中，參謀長聯席會議（2018a）也斷言了防御和安全之間的區別。

• 聯合理論使用 "網絡空間安全 "一詞來區分這種戰術層面的網絡空間行動與國防部（DOD）和美國政府（USG）政策中使用的政策和計劃術語 "網絡安全"。為了能夠有效地規劃、執行和評估，理論區分了網絡空間安全和網絡空間防御行動，這是國防部和美國政府的網絡安全政策中沒有的區別，因為網絡安全一詞包括安全和防御的概念。(第II-6頁)

E 局限性

由于全球定義需要廣泛傳播才能產生效果，本研究將保持在非保密級別。這限制了在操作網絡防御性時可以解決的深度，因為它必須關注廣泛的能力而不是具體的技術要求。這樣做的原因是，網絡防御者的具體技術要求將勾勒出他們的能力。

這項研究的重點是網絡防御者和主動防御，而忽略了僅以靜態網絡保護為目的的方面。兩者都是全面防御所需要的，主動防御措施往往建立在健全的靜態保護之上（Fanelli，2016）。

2019年，美國海軍陸戰隊（USMC）開始進行組織變革，目的是成為西太平洋地區卓越的偵察和反偵察部隊。為了實現這一目標，海軍陸戰隊公布了《2030年部隊設計》，目前正在采購新的作戰系統，并創建一個新的組織表，以便在地理位置偏遠、環境惡劣的地方獲得并保持殺傷力。

《2030年部隊設計》中的主要行動單位之一是海軍陸戰隊濱海團（MLR）。MLR包含步兵、火箭炮、防空、后勤、指揮和控制單位，用海軍陸戰隊司令的話說，是 "為在有爭議的空間進行海軍遠征戰而優化的，專門用于促進海上封鎖和保證進入以支持艦隊"（Berger 2019, p.5）。然而，第一個MLR最近才被激活，因此關于MLR的能力和限制的問題層出不窮。

特別令人感興趣的是在海軍陸戰隊濱海團安全區域內進行偵察和反偵察的海岸警衛隊的使用。這項研究的目的是研究海軍陸戰隊濱海團在各種實際環境中的能力，以及應對當代同行的海軍威脅，以幫助為海軍陸戰隊濱海團的警衛部隊最致命的組成和使用方法提供決策依據。為此，作者試圖回答以下問題：

• 1.將自主和半自主艦艇組成的警衛部隊納入海軍陸戰隊濱海團的縱深防御，是否會提高友軍陸基部隊的殺傷力和生存能力？此外，哪些友好因素有助于警衛部隊的生存能力和殺傷力？
• 2.警衛部隊的哪些因素對海軍陸戰隊濱海團在敵方水面部隊能夠探測和交戰之前探測、報告和交戰的能力影響最大？
• 3.使用自主和半自主艦艇來探測和打擊敵方水面部隊，能否提高海軍陸戰隊濱海團損耗敵艦的能力？

利用海軍水面作戰中心開發的建模與仿真工具箱（MAST），我們使用最先進的實驗設計，有效地執行了27250次海軍陸戰隊濱海團和中國海軍（PLAN）水面行動組（SAG）之間的模擬戰斗。圖1描述了建模環境和模擬中的一些智能體。

圖 1. MLR 警衛部隊和解放軍水面戰斗人員之間的模擬交戰

在每次模擬交戰中，MLR 的任務是執行海上拒止任務，他們試圖在保持戰斗力的同時最大限度地摧毀敵艦數量。 MLR 使用了一支具有以下基線組成的警衛部隊：四艘輕型載人自主作戰能力（LMACC）艦艇、五艘中型無人水面艦艇（MUSV）和 15 艘遠程無人水面艦艇（LRUSV）。在整個實驗過程中，每次數量都不同，以評估不同組合的功效。警衛部隊的任務是“通過戰斗以贏得時間，同時觀察和報告信息，保護主力免受攻擊、直接火力和地面觀察”（MCDP 1-0，第 11-13 頁）。為了評估警衛部隊對友軍生存能力和殺傷力的影響，我們改變了船只類型的數量、每種船只類型的位置以及船只的傳感器能??力。我們使用有效的實驗設計來探索上述因素的各種組合的影響。

從 27,250 次模擬交戰中，觀察到一些趨勢，這些趨勢不僅回答了研究問題，而且提供了為 2030 年部隊設計決策和倡議提供信息的機會：

• 警衛部隊組成：LMACC 數量是預測生存能力和殺傷力的主要因素。LMACC 是一種小型導彈戰艦，載人較少，擁有高度自主的艦船系統。它可能被配置為許多角色，但在這種情況下，攻擊。對實驗輸出的分析表明，警衛部隊應該有不少于六個 LMACC。

• 殺傷力：在更靠近海岸（10-15 海里）的地方使用 LMACC，將 LRUSV 部署在更深的位置（100 海里），導致摧毀的 GBASM 發射器更少，摧毀更多的海軍艦艇。

• 將 LMACC 與可以充當 LMACC 偵察員的較小平臺配對會產生更有利的友好結果。為此，為 LRUSV 配備探測敵艦的能力——使用被動或視覺傳感器——在更遠的范圍內使 LRUSV 能夠更早、更準確地傳達有關對手的組成和部署的信息。

• 現代沖突中的雙方都可能出現高損耗。由于戰斗的固有不確定性，確切百分比的可變性很高，但在實驗中摧毀的 GBASM 發射器的平均數量是 36 個中的 15.62 個。

本研究的目的是進一步討論 MLR 的組成、能力和使用，同時激發新的研究，為未來的部隊設計決策、實彈試驗和戰術提供信息。

摘要

兵棋模擬是一種決策工具，可以為利益相關者分析的場景提供定量數據。它們被廣泛用于制定軍事方面的戰術和理論。最近，無人駕駛飛行器（UAVs）已經成為這些模擬中的一個相關元素，因為它們在當代沖突、監視任務以及搜索和救援任務中發揮了突出的作用。例如，容許戰術編隊中的飛機損失，有利于一個中隊在特定戰斗場景中勝利。考慮到無人機的分布可能是這種情況下的決定性因素，無人機在超視距（BVR）作戰中的位置優化在文獻中引起了關注。這項工作旨在考慮敵人的不確定性，如射擊距離和位置，使用六種元啟發法和高保真模擬器來優化無人機的戰術編隊。為紅軍蜂群選擇了一種空軍經常采用的戰術編隊，稱為line abreast，作為案例研究。優化的目的是獲得一個藍軍蜂群戰術編隊，以贏得對紅軍蜂群的BVR戰斗。采用了一個確認優化的穩健性程序，將紅軍蜂群的每個無人機的位置從其初始配置上改變到8公里，并使用兵棋方法。進行了戰術分析以確認優化中發現的編隊是否適用。

索引詞：優化方法，計算機模擬，無人駕駛飛行器（UAV），自主智能體，決策支持系統，計算智能。

I. 引言

兵棋是在戰術、作戰或戰略層面上模擬戰爭的分析性游戲，用于分析作戰概念，訓練和準備指揮官和下屬，探索情景，并評估規劃如何影響結果。這些模擬對于制定戰術、戰略和理論解決方案非常有用，為參與者提供了對決策過程和壓力管理的洞察力[1]。

最近，無人駕駛飛行器（UAVs）作為一種新的高科技力量出現了。利用它們來實現空中優勢可能會導致深刻的軍事變革[2]。因此，它們的有效性經常在兵棋中被測試和評估。

由于具有一些性能上的優勢，如增加敏捷性、增加過載耐久性和增加隱身能力，無人機已經逐漸發展起來，并在許多空中任務中取代了有人系統[3]。然而，由于戰斗的動態性質，在視覺范圍之外的空戰中用無人系統取代有人平臺是具有挑戰性的。在空戰中，無人機可以被遠程控制，但由于無人機飛行員對形勢的認識有限，它將在與有人平臺的對抗中處于劣勢。然而，這種限制可以通過自動戰斗機動[4]和戰術編隊的優化來克服。此外，使用無人機可以允許一些戰術編隊和戰略，而這些戰術編隊和戰略在有人駕駛的飛機上是不會被考慮的，例如允許中隊的飛機被擊落，如果它有助于團隊贏得戰斗。文獻中最早的一篇旨在優化超視距（BVR）作戰中的飛機戰術編隊的文章[5]表明，空戰戰術是用遺傳算法（GA）進行優化的候選方案。該實施方案采用分層概念，從小型常規作戰單位建立大型編隊戰術，并從兩架飛機的編隊開始，然后是四架飛機，最后是這些飛機的倍數。在模擬中沒有對導彈發射進行建模。當一架飛機將其對手置于武器交戰區（WEZ）的高殺傷概率（Pkill）區域內一段特定時間，簡化的交戰模擬器就宣布傷亡。事實證明，所提出的方法的應用是有效的，它消除了團隊中所有沒有優化編隊的飛機，并為整個優化編隊的飛機團隊提供了生存空間。

Keshi等人[6]使用了與[5]相同的分層概念，從由兩架飛機組成的元素中構建大型戰術編隊。模擬退火遺傳算法（SAGA）被用來優化編隊，使其能夠克服對局部最優解的收斂。對16架飛機的編隊進行了優化，提出的最優解表明SAGA比基本的GA更有效。最后，為了探索一個穩健的SAGA，對不同的馬爾科夫鏈進行了比較，事實證明自調整馬爾科夫電流更適合所提出的問題。

Junior等人[7]提出使用計算機模擬作為一種解決方案，以確定BVR空戰的最佳戰術，使擊落敵機的概率最大化。在低分辨率下使用通用參數對飛機和導彈進行建模，并改編了名為COMPASS的模擬優化算法，模擬了兩架飛機對一架飛機的BVR戰斗。低分辨率模型假定在水平面的二維空間內有一個均勻的直線運動。使用優化的戰術表明，擊落敵機的平均成功率從16.69%提高到76.85%。 Yang等人[8]提出了一種方法來優化飛機對一組目標的最佳攻擊位置和最佳路徑。該工作考慮到飛機能夠同時為每個目標發射導彈，并將飛機與目標有關的攻擊性和脆弱性因素作為評價攻擊位置的指標。一個高保真模擬被用來模擬每個導彈的飛機、雷達、導彈和WEZ的動態特性。這項工作并沒有解決在BVR戰斗場景中優化一組飛機對另一組飛機的編隊問題。

Li等人[9]提出了一種基于指揮員主觀認識的編隊優化方法，即在空戰中目標設備信息不確定的情況下選擇飛機編隊的問題。首先，計算戰斗機的戰斗力，這是通過指揮員的主觀認識評估目標戰斗力的基礎。戰斗機的戰斗力以能力的形式表現出來，包括攻擊、探測、生存能力、通信、電子戰、預警系統等。因此，通過采用前景理論和綜合模糊評估來優化空戰訓練。最后，一個應用實例證明了該方法在小規模空戰中的可行性。作者聲稱，利用戰斗力評估戰斗情況的能力為優化空戰訓練提供了一種新的方法。

?zpala等人[10]提出了一種在兩個對立小組中使用多個無人駕駛戰斗飛行器（UCAVs）進行空戰的決策方法。首先，確定兩隊中每個智能體的優勢地位。優勢狀態包括角度、距離和速度優勢的加權和。在一個團隊中的每個智能體與對方團隊中的每個智能體進行比較后，每個航空飛行器被分配到一個目標，以獲得其團隊的優勢而不是自己的優勢。為一對對立的團隊實施了一個零和博弈。對許多智能體參與時的混合納什均衡策略提出了一種還原方法。該解決方案基于博弈論方法；因此，該方法在一個數字案例上進行了測試，并證明了其有效性。

Huang等人[11]開發了新的方法來處理UCAV編隊對抗多目標的合作目標分配和路徑規劃（CTAPPP）問題。UCAV的編隊是基于合作決策和控制的。在完成目標偵察后，訓練指揮中心根據戰場環境和作戰任務向每架UCAV快速傳輸任務分配指令。UCAV機動到由其火控系統計算出的最佳位置，發射武器裝備。合作目標分配（CTAP）問題通過增強型粒子群優化（IPSO）、蟻群算法（ACA）和遺傳算法（GA）來解決，并在歸因、精度和搜索速度等方面進行了比較分析。在進化算法的基礎上發展了UCAV多目標編隊的合作路徑規劃（CPPP）問題，其中提供并重新定義了獨特的染色體編碼方法、交叉算子和突變算子，并考慮燃料成本、威脅成本、風險成本和剩余時間成本來規劃合作路徑。

Ma等人[12]開展的工作解決了在BVR作戰場景中優化兩組（R和B）無人機對手之間的優勢地位問題。一個無人機ri∈R對一個無人機bj∈B的優勢是通過ri和bj之間的距離、ri的導彈發射距離的下限和上限、ri的高度和bj的高度之差以及ri的最佳發射高度來估計的。決定性的變量是無人機在兩組中的空間分布和每架飛機在這些組中的目標分配。無人機在三維作戰空間BVR中的可能位置被簡化（離散化），通過立方體的中心位置來表示。每個無人機組都有一組立方體。優化問題被建模為一個零和博弈，并被解決以獲得納什均衡。

Ma等人[12]提出的工作沒有使用高保真模擬來分析無人機空間分布的選擇和分配給它們的目標對BVR作戰的影響。高保真模擬對飛機、雷達、導彈及其導彈的WEZ的動態特性進行建模。這些動態特性也影響到BVR作戰時每架飛機的行動觸發，因此也影響到最終的結果。例如，如果在兩組無人機之間第一次沖突后的時間窗口內考慮高保真BVR作戰模擬，新的沖突可能會發生，直到模擬結束。因此，每個在交戰中幸存的無人機將能夠選擇一個新的目標，這取決于可用目標的優勢值。在[12]中沒有考慮與無人機行為有關的不確定性。有關敵方無人機在戰術編隊中的確切位置及其導彈發射距離的信息是行為不確定性的例子。這兩個信息和上面描述的其他信息在BVR戰斗中是相關的：它們直接影響飛機之間的交戰結果。

在這項研究中，我們試圖解決文獻中發現的一些局限性，如低分辨率模擬、與敵人有關的不確定性的處理以及缺乏對優化解決方案的穩健性的確認，旨在提高兵棋結果的質量。我們的目標是驗證哪些藍色蜂群的戰術編隊可以在BVR戰斗中戰勝紅色蜂群。作為一個案例研究，RED蜂群使用了空軍經常采用的戰術編隊，稱為line abreast[13]。為了評估BLUE蜂群解決方案的穩健性，我們解決了新的問題，改變了RED蜂群每架飛機的位置，目的是估計新的RED蜂群編隊對BLUE蜂群的優化戰術編隊的效率的影響。

我們使用自主智能體和高保真計算機模擬來優化BVR戰斗中的無人機戰術編隊，考慮與敵人相關的不確定性，如戰術編隊中的位置誤差和導彈發射距離。統一行為框架（UBF）被采納為創建自主智能體的基礎。飛機和導彈在三維環境中用六個自由度（DoFs）建模。

該程序將在接下來的章節中進一步討論。

• 本研究由美國陸軍研究實驗室贊助，根據合作協議號W911NF-21-2-0227完成。

?在日益復雜的軍事行動環境中，下一代兵棋推演平臺可以減少風險，降低作戰成本，并改善整體結果。基于具有多模態交互和可視化能力軟件平臺的新型人工智能（AI）兵棋推演方法，對于提供滿足當前和新興戰爭現實所需的決策靈活性和適應性至關重要。我們強調了未來作戰人-機器交互的三個發展領域：由人工智能引導的決策指導，高計算力下的決策過程，以及決策空間的真實呈現。這些領域的進展將使有效的人機協作決策得以發展，以滿足當今戰斗空間日益增長的規模和復雜性。

關鍵詞：決策、交互、兵棋推演、人工智能、增強/混合現實、可視化

1 引言

在傳統的兵棋推演中，指揮官利用一個共同的基于地圖的作戰地形，并在軍事決策過程（MDMP，方框1）中模擬各種因素的組合如何產生行動方案（COA）、可能的反擊行動、資源使用估計和預測結果（美國陸軍，1997年，2014年，2015年）。在幾天或幾周的時間里，MDMP過程導致了一套精煉的COAs，它對作戰環境做出了一定的假設，包括地形、天氣以及戰區資產的可用性和能力（即塑造支持主要作戰行動的活動）。

盡管MDMP幫助指揮官了解作戰環境和考慮作戰方法，但這個過程有很多局限性，如時間密集、假設僵化、跨場景訓練的機會有限，以及將人工智能（AI）指導納入決策過程的機會很少。傳統上，一項任務的成功與指揮部執行MDMP的能力直接相關。然而，鑒于當今多域作戰（MDO）的復雜性增加（Feickert，2021年），有大量的任務指揮系統和流程，與行動相關的所有活動的整合和同步變得越來越困難，甚至到了人為無法完成的地步。由于MDMP的缺陷而導致的規劃專業知識的缺乏，可能會導致不同步和不協調的行動，從而最終導致士兵的生命損失。

MDMP中沒有具體描述戰斗空間的可視化能力，但它顯然在決策過程中發揮著重要作用。最近，集成了先進可視化能力的新系統和新技術已經被開發出來，它們可以提高態勢感知，從而增強決策過程。美陸軍的例子包括Nett Warrior（Gilmore，2015），它使下馬戰士能夠直觀地看到附近的友軍和敵軍，同時根據當地的地形協同規劃戰術任務。盡管這項技術將無線電和數字地圖擴展到了下馬戰士，但它缺乏一個底層的人工智能引擎來提供決策幫助。戰斗空間可視化和交互平臺（BVI，前身為增強現實沙盤，ARES）是陸軍技術的另一個例子，它能夠為任務規劃提供分布式協作，具有從任意視角和廣泛選擇設備的共同作戰畫面的二維和三維可視化能力（Su等人，2021）。BVI架構的制定是為了拉入外部計算服務，如分析管道、模型和人工智能引擎。美陸軍研究實驗室正在努力將這些類型的服務納入BVI，包括用于加強決策支持的人工智能。

目前，MDMP并沒有將人工智能指導納入整體任務規劃方法中。美陸軍的自動規劃框架（APF）（Bailey，2017）開始通過將自主技術插入MDMP工作流程來解決人工智能輔助決策問題。指揮人員可以通過APF的數字規劃呈現、規劃創建和規劃監控工具，在任務規劃和COA開發期間獲得背景援助。任務執行和估計能力通過監測任務的規劃和實際進展，為改進決策跟蹤和支持活動提供自動協助。盡管APF為MDMP引入了基本的自動化水平，但它缺乏Nett Warrior和BVI所提供的先進的可視化和用戶互動能力。

提供地面部隊自動化和用戶可視化能力的是美陸軍最知名的兵棋推演平臺--半自動化部隊（OneSAF），為計算機生成的地面部隊提供建模和模擬能力（PEO_STRI, 2022）。OneSAF提供了半自動和全自動的軍事實體（即士兵、坦克、直升機和綜合單位）的建模，在類似真實世界的戰斗空間中以不同的保真度來支持特定的應用和場景。OneSAF主要用于訓練，并與目前的任務指揮系統具有互操作性。它可以使用多分辨率的地形和詳細的實體相關數據庫來模擬廣泛的作戰環境。然而，OneSAF對地形和實體系統的高保真建模的優勢使得它的設置和運行成本很高。它受到老化系統的限制，而且眾所周知，士兵需要大量的培訓來學習如何操作模擬，使用起來很困難（Ballanco，2019）。OneSAF的復雜功能并不適合開發人工智能能力，以實現快速和敏捷的戰士-機器決策。

除了MDMP和上面提到的陸軍平臺外，最近將人工智能納入決策過程的工作包括一些方法（Goecks等人，2021a），在模擬人類決策過程方面取得了一些成功。一般來說，人工智能在決策變量有限的問題上取得了一些成功，如資源分配（Surdu等人，1999）、飛行模擬器（Drubin，2020）和更簡單的場景。正在進行的挑戰包括需要提高人工智能的能力，以解決有多個行為者、不完整和可能沖突的信息、不斷變化的單位行動和環境屬性的復雜決策，以及需要將這些決策的后果在許多空間和時間尺度和領域內可視化。

以下各節描述了對MDMP的潛在改進。"未來軍事決策過程所需的進步"一節概述了支持MDO決策的三個研究領域，并以圖表形式描述了這些研究領域與軍事理論決策方法之間的關系。"未來軍事決策過程所需的進步 "一節中的小節對每個研究領域進行了更深入的討論。"展望推進人-人工智能團隊決策的交互技術 "一節概述了未來的作戰人員-機器接口（WMI）的發展方向，重點是與決策有關的人-人工智能團隊的跨學科研究。

2 未來軍事決策過程所需的進步

軍事決策過程在支持MDO復雜決策方面的局限性，突出了在三個研究領域的改進需要。首先，有必要將人工智能產生的指導和輔助決策支持納入MDMP。這既包括進一步開發和整合人工智能到戰斗空間決策規劃，也包括進一步改善人工智能決策過程的可解釋性和透明度（Chen等人，2018）。第二，有必要在戰略層面以及戰術邊緣，盡可能地將決策分析與高性能計算（HPC）的力量結合起來。這將能夠利用HPC系統的力量來支持建模、分析和計算時間，同時整合和同步來自所有戰區領域的信息。最后，有必要利用先進的可視化技術，如混合現實技術，對決策空間進行更準確和互動表述。不是簡單地在一個固定的時間尺度上顯示地形的二維渲染，而是需要可視化不同領域的決策是如何相互作用的，并利用混合現實技術來提高理解的吞吐量，并產生平面顯示不可能的洞察力。

除了MDMP之外，其他更廣泛適用的支持戰斗性問題解決的軍事理論包括：DOTMLPF[例如，學說、組織、訓練、物資、領導、人員和設施；（美陸軍，2018年）]，這是一個確定差距并為當前和未來作戰要求提出設計解決方案的框架；以及METT-TC[例如，任務、敵人、地形和天氣、部隊、可用時間和民事考慮；（美陸軍，2019年）]，這是一個結構化框架，用于捕捉任務相關因素的狀態，以便在軍事行動期間進行共享評估。這些理論定義了MDO戰場的信息背景，構成了應用于上述三個研究領域的軍事決策的核心基礎。如圖1所示，在為人類和人工智能指揮開發復雜軍事決策空間的新表述時，研究進展和MDO相關理論相互借鑒、相互啟發、相互加強（美陸軍，2010）。

圖1. 新型作戰人員-機器交互（WMIs）和人工智能輔助決策所需的三個研究發展領域，以支持和加強基本的MDO理論[右下圖來源：Lebsack（2021）]。

2.1 人工智能導向的決策指導

需要新的人工智能支持的WMI，以利用人工智能決策方面正在取得的進展，并為復雜的適應性決策的人工智能學習作出貢獻。在簡化的戰斗空間中測試人工智能決策輔助工具是開發過程中重要的第一步，也是將人工智能納入更成熟的戰斗空間平臺（即BVI、OneSAF）的前奏。開發用于決策輔助實驗的人工智能測試平臺可以在MDO中產生能力越來越強的潛在COA建議。圖2顯示了陸軍開發的兩個人工智能測試平臺的例子。

圖2. 兩個ARL人工智能測試平臺的例子。左邊：ARL Battlespace（Hare等人，2021）（ //github.com/USArmyResearchLab/ARL_Battlespace ）。右邊：ARL的Simple Yeho測試平臺。圖片由C. Hung制作。

人工智能測試平臺能夠開發出匯集所有領域信息的AI，并計算出人類和AI智能體的風險和預期回報。圖2的左側顯示了ARL戰斗空間測試平臺（Hare等人，2021年），它是從頭開始開發復雜決策的新型人工智能的理想場所。它對戰斗空間的抽象強調了軍隊相關場景下的核心推理原則，在這種情況下，用蜜罐進行網絡欺騙。較小的網格空間使人工智能的學習和發展能夠集中在不確定性下的復雜推理，有多個友好和敵對的agent。圖2的右側顯示了ARL的Simple Yeho測試平臺，它提供了將人工智能開發與更多真實世界場景中的默契推理結合起來的能力，有多個基于地形的海拔高度、視線范圍、障礙物、樹葉（隱蔽）、道路和城市區域。紅色陰影和黑色線條表示任務的起點和終點、左右邊界以及人工智能建議的路線。這種額外的真實性使其能夠與MDO理論相結合，包括DOTMLPF和METT-TC，并使人工智能與自然的、機會主義的士兵行為共同發展。這兩個人工智能測試平臺都可以擴展為傳統和沉浸式混合現實WMI開發平臺。

使用漸進式和可擴展的人工智能測試平臺，可以調查現有人工智能的幾個基本限制，特別是對于具有不確定性的復雜和適應性決策，以及人類和AI智能體的協作和對抗。對多智能體的協作和對抗性決策進行建模可能特別復雜，因為其遞歸性質，其他智能體是模型的一部分（Goldman，1973；Grüning和Krueger，2021），需要對決策特征、個性化的價值、風險規避、記憶和注意力進行動態和不斷發展的估計。這些具有高度不確定性、復雜性和動態性的情況是人類擅長的領域，適當設計的交互界面和人工智能測試平臺的人機協作可以提供加速和更有效的決策。對于有效的團隊合作，新穎的WMI應該幫助作戰人員篩選復雜的信息，并幫助人工智能發現決策的隱含規則。下面，我們提供了關于人機協作如何有效的案例。

多域兵棋推演中需要的復雜決策是開發有效人工智能決策輔助工具的直接挑戰。最近人工智能在圍棋、國際象棋、Minecraft和大富翁等游戲中的成功（Silver等人，2017；Goecks等人，2021b；Haliem等人，2021）是基于對世界現有狀態有完整了解的游戲（即 "開放 "游戲），而兵棋推演平臺通常包括關于作戰環境的不完整（如星際爭霸）、不確定或欺騙性信息（Vinyals等人，2019）。不確定性也可能來自變化的物理學或其他環境規則，正如在《憤怒的小鳥》中所探索的那樣（Gamage等人，2021）。由于世界狀態、不同行動者的狀態以及所采取的行動不確定性，知識的缺乏使得人工智能agent難以計算未來行動的風險回報情況（Cassenti和Kaplan，2021）。不確定性也限制了人工智能估計其他行為者的風險回報概況的能力，而這是計算有效的博弈論策略所需要的。人工智能被可能的最優和近似最優選擇的廣度所淹沒（Lavine，2019），即由于信息有限而選擇錯誤的選項，這種情況并不罕見，因為人類在制定有效探索隱藏信息的策略時，采用啟發式方法進行有效的選擇和預測（Gardner，2019）。為了幫助發展人工智能的隱性知識和探索能力，新型的WMI需要有效地解釋和展示決策景觀，以使作戰人員能夠快速和自然地瀏覽可能的選擇，同時使人工智能能夠在不施加認知負擔的情況下從人類的決策中機會主義地學習（Lance等人，2020）。這種機會主義學習可以包括：例如，凝視跟蹤，以捕捉吸引人類興趣和意圖的視覺區域和未標記的目標。它們還可以包括建立在自然的士兵選擇行為基礎上的行動者批評方法，以改善人工智能對人類專家在不確定、不完全信息和欺騙的情況下如何優先考慮某些選擇的學習，這取決于任務相關的背景。

開發人工智能的WMI的另一個基本挑戰是如何有效地整合和顯示MDO中所有五個領域的信息，特別是空間和網絡，因為這些領域的信息具有不同的時空尺度（Gil等人，2018）。對于網絡，決策的規模和速度可能比人類處理和理解的能力更快，需要人類的輸入來指導半自動化的決策，以及實施進攻和防御性欺騙策略的人工智能。WMI需要能夠以這樣的方式顯示決策圖景，即可以解釋一小部分最優和接近最優的決策策略（例如，圖3中的決策樹）。這應該包括對關鍵agent在不確定情況下的未來狀態和風險回報情況的估計（Hare等人，2020），以使有效的博弈論決策能夠被共同開發和相互理解。

圖3. 在頂部，是BVI網絡戰術規劃器應用程序中友軍與敵軍戰爭場景的三維視圖。三維視圖提供了一個比二維視圖更真實的決策視角，例如，顯示友軍（藍色）和敵軍（紅色）機載預警系統（AEWs）和周圍地形的海拔。這使得快速審查可能的視線和相對于周圍地形的感應。下面是人工智能的導航決策樹，為人工智能計算的幾個關鍵選擇的風險/回報概況以及它們如何映射到地形上提供透明度。這種抽象的決策空間還可以整合非空間決策，例如網絡欺騙。虛線表示與友方AEW的通信聯系和對敵方AEW的可能干擾。圖片由C. Hung制作。

這些挑戰為有效的WMIs設計提供了參考。也就是說，我們需要有能力從不同的來源（包括從其他國家的決策輔助工具）提取信息，以及一個能夠承載整合這些信息的計算能力的架構，同時還要處理基礎的人工智能計算（用于學習和部署）。我們還需要共同開發一個界面和算法設計，以適時地利用人類和人工智能agent的優勢并減少其局限性。

2.2 高計算能力下的決策過程

在復雜的決策過程中，需要大量的計算能力來處理和記錄所有組件、實體和狀態空間。從積累的動態狀態空間的數據集中建立過去、現在和預測模型，需要利用HPC資源來產生分析性的見解，并在決策背景下創建有用的表述。

實施HPC分析工作流程的一種方法是使用持久性服務框架（PSF）。PSF是一個最近可用的分布式虛擬化解決方案，它可以通過一個基于網絡的前端實現對HPC服務的非傳統訪問，而不像傳統的HPC環境，計算節點在特定的時間段內以批處理模式分配給用戶。此外，PSF提供對數據、數據庫、容器化工具集和其他托管平臺的分布式連續訪問（Su等人，2021）。

在一個PSF方法的例子中，一個模擬引擎連接到PSF，用于記錄人類和人工智能做出的所有決定。這允許分析在任務規劃和COA開發過程中發生的決策行為，以及識別決策模式和戰略，以開發競爭性和現實的兵棋推演場景。一個戰斗空間可視化平臺可以托管在PSF上，并使用消息傳遞協議來更新所有連接的設備接口。來自模擬引擎的狀態信息可用于生成戰斗空間和參與作戰單位的圖形表示。

使用PSF方法并利用HPC資源，可以實施人工智能輔助決策機制，利用大數據攝取和分析，同時可供地理分布的用戶用于協作決策工作和 "永遠在線 "的個性化培訓和紅色團隊。連接到PSF托管服務器的各種混合現實顯示模式可以支持一系列作戰場景，從戰略層面的指揮和控制到作戰邊緣的更多移動戰術使用。

2.3 決策空間的真實呈現

用圖形表示各級行動的軍事決策戰略需要新的可視化方法，這些方法可以應用于以規則變化、認知狀態、不確定性以及個人偏見和啟發式方法為特征的動態環境（Dennison等人，2020；Hung等人，2020；Raglin等人，2020）。戰斗空間的視覺表現應該在技術上盡可能準確和逼真，但又保持在人類可以理解和解釋的認知水平（Kase等人，2020；Larkin等人，2020；Hung等人，2021）。融合了混合現實技術的先進可視化方法有可能更好地表現多領域戰爭的變化特征及其不斷變化的威脅和動態環境。隨著最近混合現實可視化設備的技術進步，成本降低，硬件的可靠性和實用性顯著提高，混合二維和三維可視化方法現在已經成為可能。

由多個二維顯示器組成的混合現實方法增強了更先進的三維可視化能力，可以為指揮人員提供理解復雜的兵棋推演狀態空間所需的洞察力（Su等人，2021）。當需要一個共享的戰斗空間表示時，可以通過在不同的可視化模式上實現多個協調的視圖來實現協作的戰略規劃模式，以根據分布式指揮人員的輸入進行互動更新。

BVI（Garneau等人，2018）平臺表示地理空間地形信息和地圖圖像，允許指揮人員建立和修改戰術任務規劃和COA。作為一個數據服務器，BVI將地形和作戰數據分發給支持多種可視化模式的客戶端應用程序，包括頭戴式顯示器設備、基于網絡的界面、移動安卓平板設備和混合現實設備（例如，HoloLens 2、Oculus Quest）。

例如，圖3（頂部）顯示了位于加利福尼亞州圣貝納迪諾縣歐文堡國家訓練中心的高分辨率地形上的友軍與敵軍的兵棋推演場景（Wikipedia, 2021）。與MDMP期間經常使用的傳統2D地圖顯示相比，戰斗空間的3D視圖可以從多個觀察角度提供更豐富的用戶體驗。三維視圖，在BVI的網絡戰術計劃器（WTP）中，將地形和人工特征的空間信息以及由MIL-STD 2525C符號描繪的單位位置可視化（美國防部，2014）。可以想象，地理空間視角，如BVI提供的視角，支持決策者對動態戰斗空間環境的理解。與可導航的人工智能增強的決策空間（圖3，底部）搭配，組合的視角可以使人們更好地理解視覺空間依賴性、影響和因果關系、估計的風險和價值、不確定性以及復雜決策的欺騙性。將這種以地理空間和決策為中心的視角與人工智能相結合，可以提供必要的廣度，以協調物理行動與網絡和其他非空間領域的行動，跨越多個時間尺度，并具有快速適應變化的任務目標的靈活性。

3 人-人工智能團隊決策的交互技術展望

人工智能和人-人工智能團隊的快速發展需要WMI同步發展。隨著新型人工智能對有價值的COA產生更好的預測，并能更好地處理復雜的決策，它們也必須利用人類的專業知識，學習如何處理具有高度不確定性、欺騙、隱性知識和博弈論的決策。相反，人工智能的推理必須既抽象又能與兵棋推演環境相聯系，以實現透明和信任，同時又不造成過度的認知負擔。基于三維混合現實的WMI可以利用和增強人類固有的三維認知和預測能力（Welchman等人，2005；Kamitani和Tong，2006；Kim等人，2014；Boyce等人，2019；Krokos等人，2019），如果設計得當，其交互將感覺自然，同時擴大顯示多個領域的信息的能力，同時使AI能夠適時地從用戶的決策中學習。

我們強調了三個關鍵的發展領域，即人工智能引導的決策指導，支持這種指導的計算基礎設施，以及決策透明度的混合現實表現的發展。這些領域的進步需要跨越許多不同學科的專業知識。新的人工智能發展需要融合神經科學、心理學和數學的思想，以克服復雜決策中長期存在的問題的瓶頸。這包括跨時間尺度的學習和變化環境下的災難性遺忘，以及更具體的兵棋推演問題，如具有不確定性、欺騙和博弈論的多Agent決策。計算基礎設施也需要發展，因為計算能力和數據框架對于在戰術邊緣產生人-人工智能團隊的共同操作圖來說都是必不可少的。為了有效地開發，應該通過一個共同的框架來抽象出專有的限制和軟件的依賴性，并為使用和故障排除提供清晰的文檔，以使學術界、政府和工業界更好地專注于解決人與人工智能的合作問題。這個通用框架應該包括有效的信息傳遞，同時提供靈活性和適應性，以滿足人工智能開發和人類用戶在訓練和實際使用環境中的需求。最后，交互技術的開發本身需要跨學科的協同專業技術。一個基礎性的問題是如何壓縮信息使之被用戶有效地理解，以及如何最好地利用用戶的互動來進行機會主義學習。人類的大腦并不處理所有的感官信息，而是對世界進行預測和假設，以便在信息不完整的環境下節約計算。一個有效的WMI應該同時預測潛在的決策結果以及個人用戶的期望和假設。此外，人工智能決策輔助工具必須估計用戶的默契，使其能夠提供最相關的信息和最有希望的選擇，這些信息來自整個作戰領域。

結論

信息作戰和指揮與控制（C2）是美國陸軍可以向盟友和伙伴提供的兩種能力。在未來的作戰環境中，不僅要為動能作戰做準備，而且要為混合作戰和以信息為重點的戰爭做準備。這需要在復雜和默契推理的人工智能能力方面取得進展，在能夠提供持續訓練、分布式混合決策和大數據分析系統方面取得進展，以及在人與人工智能協作決策和機會主義學習方面取得進展，以實現人工智能的持續進步和人與人工智能的共同適應。這些進展中的每一項都需要跨學科的計劃性努力，以克服復雜的技術挑戰，創造新的決策原則、理論和理論方法，包括持續開發綜合測試平臺和技術，以實現政府、學術界和工業界的合作和協同發展。

【報告概要】

認識到地面自主系統需要在未知的任務中運行，北約正在對地面車輛自主移動建模和仿真進行投資，以改進和準備未來運作。來自世界各地的北約工程師和科學家正在努力而有目的地塑造未來的作戰能力，并作為地面部隊保持準備和彈性。隨著北約展望未來，地面車輛界有機會幫助塑造陸軍在實現國家和國際安全目標方面的獨特作用。隨著情報、監視、目標獲取和偵察能力的快速發展，確保自主機動性和操作變得更加重要。北約的未來部隊必須能夠并準備好在極端條件下執行各種任務，因此它必須準備好運用地面力量/地面部隊，以在整個軍事行動中實現戰略成果。

地面自主系統是許多北約國家未來軍事戰略的關鍵部分，商業公司正在競相開發自主系統以率先進入市場。在這場部署這些系統的競賽中，仍然缺乏對這些系統的能力和可靠性的了解。自主地面系統的一項關鍵性能衡量指標是其在道路上和越野時的機動性。自主武器系統的開發和部署通常指向幾個軍事優勢，例如作為力量倍增器，更重要的是，可能需要更少的作戰人員來完成特定任務。與商業自治系統不同，軍隊必須在可能不存在道路的未知和非結構化環境中運作，但物資必須到達前線。在戰場上，機動性是生存能力的關鍵，指揮官知道在什么地形上部署哪種車輛至關重要。指揮官需要有能力評估自己和敵方部隊在作戰區域的車輛機動性，這將增加對任務規劃的信心，并降低因車輛受損而導致任務失敗的風險。

北約國家聯合探索評估地面自主系統性能和可靠性的方法，制定一項戰略，以制定一個總體框架，以開發、整合和維持先進的載人和地面自主系統能力當前和未來的力量。該活動利用了 AVT-ET-148、AVT-248 和 AVT-CDT-308 在下一代北約參考移動模型 (NG-NRMM) 上的結果，并共同證明了自動駕駛汽車具有專門的建模和仿真要求關于流動性。隨后，開發了任務領域，并組建了團隊以開展以下工作：

• 自主軍事系統 M&S 的挑戰和特殊要求；

• 與自主軍事系統相關的定義；

• 當前可用于評估自主系統移動性的軟件；

• 評估移動性與數據通信的相互依賴性的方法；

• 以NG-NRMM AVT-248 結果為基礎，確定評估自主系統越野機動性的方法。

這項工作提供了一份文件，簡要概述了現有能力、計劃的未來活動以及后續研究任務組 (RTG) 的戰略方向。這份總結報告將詳細介紹這些成就，并為自主導航框架的開發和實施提供建議。